LEYKEMIYA HUJAYRALARINI SEGMENTATSIYALASH UCHUN DARVOZALI KOʻP MASSHTABLI XUSUSIYATLARNI TAKOMILLASHTIRISH

Periferik qon surtmasi tasvirlarida leykemiya hujayralarini segmentatsiyalash sinf ichidagi yuqori oʻzgaruvchanlik, hujayra chegaralarining aniq ifodalanmasligi va hujayralarning tez-tez bir-birini qoplashi tufayli murakkab masala boʻlib qolmoqda. Konvolyutsion va transformerga asoslangan zamonaviy usullar yuqori natijalarni koʻrsatsa-da, ular koʻpincha chegaralarni aniqlash sifatini hisoblash xarajatlari evaziga qurbon qiladi va bu ularning amaliy joriy etilishini cheklaydi. Ushbu ishda biz chegaralarni aniq modellashtirishni samarali koʻp masshtabli xususiyatlar tasviri bilan birlashtiruvchi, leykemiya hujayralarini segmentatsiyalashga moʻljallangan yangi chuqur arxitekturani taklif etamiz. Yondashuvimizning markazida struktura tafsilotlarini saqlagan holda ajratuvchi xususiyatlarni oʻrganishni kuchaytiruvchi adaptiv xususiyatlarni takomillashtirish strategiyasi turadi. Ogʻir tayanch tarmoqlar yoki global e'tibor mexanizmlariga tayanish oʻrniga, taklif etilgan arxitektura yengil boʻlib qolgan holda ham lokal, ham kontekstual axborotni qamrab oladi. Etalon ma'lumotlar toʻplamlarida oʻtkazilgan keng koʻlamli tajribalar taklif etilayotgan usul Dice va IoU kabi bir qator baholash mezonlari boʻyicha zamonaviy modellardan ustun ekanini hamda buni sezilarli darajada kam parametrlar va past FLOPs koʻrsatkichi bilan amalga oshirishini koʻrsatadi. Ayniqsa, usul mavjud yondashuvlarning asosiy zaif tomoni hisoblangan kichik va bir-birini qoplaydigan hujayralarni segmentatsiyalashda yuqori natija beradi. Ushbu natijalar aniqlik, samaradorlik va umumlashtirish qobiliyati oʻrtasidagi qulay muvozanatni namoyish etib, usulni real klinik amaliyotga joriy etish hamda keng koʻlamli gematologik tahlil uchun istiqbolli nomzod sifatida koʻrsatadi.